شبیه سازی مقاله: یک ویژگی کامل و پربازده برای ارزیابی کیفی تصاویر کور

پروژه ۴۱۵: (شبیه سازی مقاله در متلب)

خلاصه :

    وجود روش ارزیابی کیفی تصاویر کور(BIQA) عمدتا opinion-aware  هستند. آنها مدل های رگرسیون را از تصاویر آموزشی مرتبط با شرایط انسانی یاد گرفته و در تصاویر تست کیفیت خوبی نشان می دهند. روش های opinion-aware  احتیاج به تعداد زیادی داده های آموزشی داشته اند. مدل های BIQA با روش های opinion-aware یاد گرفته و اغلب ، قابلیت ضعیفی را از خود نشان می دهند. با مقایسه با روش های opinion-unaware احتیاجی به توابع انسانی نداشته (به آموزش نیاز ندارند) و پتانسیل بالایی دارد. متاسفانه روش BIQA از نوع opinion-unaware دقت خوبی در مقایسه با روش opinion-aware ندارد. در این مقاله هدفمان گسترش روش BIQA با opinion-unaware می باشد. با یکپارچه سازی تصاویر با چندین حالت و استفاده از مدل گوسی چند متغیره فاصله باتاچاریا (Bhattacharyya) برای کیفیت هر قطعه تصویر استفاده شده و سپس کیفیت کلی با متوسط گیری بدست خواهد آمد. روش BIQA پیشنهادیاحتیاجی به تصاویر خراب برای آموزش نداشته و بصورت گسترده ای عمل می کند. از متلب برای این منظور استفاده شده است.  

برای اطلاع بیشتر ، اصل مقالات لاتین را از لینک زیر دانلود نمایید. شبیه سازی مربوط برای خرید گذاشته شده است.

:paper Title

A Feature-Enriched Completely Blind Image
Quality Evaluator

+_+_+_+_+_+_+_+_+

دانلود :   دانلود اصل مقاله لاتین 

+_+_+_+_+_+_+_+_+

شما می توانید برای دریافت اطلاعات بیشتر از این مقاله ،  مقاله لاتین را از لینک بالا دریافت کرده و در صورت تمایل اقدام به خرید این شبیه سازی نمایید. این شبیه سازی در متلب انجام شده و برخی از نتایج آن در شکل های پایین آورده شده است. 

در صورت سوال در مورد محصول می توانید از بخش تماس با ما (منوی بالا)، با شماره تلفن مورد نظر مکاتبه نمایید.

پس از پرداخت آنلاین، فایل قابل دانلود می باشد

خرید آنلاین

برخی نتایج:

p415-1

p415-2


مجموعه: پردازش تصویر, مهندسی کامپیوتربرچسب ها , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *